基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型

• 作者: 刘天华
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 多特征融合 神经网络 电子音乐 分类模型 自适应多特征融合 多层感知分类
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 173-176,182
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.3-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.19.041

摘要

电子音乐具有独特的节奏质感,传统电子音乐分类过程中,无法将多特征进行融合式的分类.为此,设计基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型.创建特征融合模块,进行自适应特征融合,根据自适应机制调整特征融合频率;利用神经网络元承接融合特征因子,形成分布式的电子音乐多特征分类结构;利用电子音乐特频效应完成特征融合分类,实现电子音乐分类模型的构建.实验数据表明,设计的电子音乐分类模型,能够以特征融合方式进行分类,并且分类结果十分精准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘天华		5	4	1.0	2.0